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Introducción
En España, la asignatura de programación del primer curso universitario enfrenta dos desafíos opuestos: por un lado, estudiantes con conocimientos previos que desconocen los entornos profesionales, y por otro, alumnos sin formación en programación que consideran la materia difícil debido a su diferencia con otras asignaturas básicas más familiares (Águila et al., 2021). Paralelamente, se busca mejorar la inclusión de servicios educativos atendiendo las opiniones de los estudiantes; sin embargo, es necesario identificar, mediante grupos focales en diversas escuelas, las principales herramientas usadas para el trabajo colaborativo, intercambio de información y creación de contenidos (Perona, 2020).
En México, surge una demanda creciente de guías más interactivas para la programación y gestión de proyectos, motivada por la ausencia de recursos personalizados que apoyen el desarrollo académico en el entorno GitHub. Esto plantea el reto de evaluar el impacto de un tutor interactivo y proponer mejoras efectivas (Reyes et al., 2024).
En Paraguay, se reconoce el desafío de comprender las posibilidades y limitaciones de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) en distintos ámbitos, incluido el educativo, ante la constante evolución de tecnologías informáticas, de telecomunicaciones, audiovisuales, internet, aplicaciones multimedia y realidad virtual (Cardozo, 2022).
En Perú, una dificultad crucial en la educación es la limitada articulación entre los objetivos educativos y el acceso efectivo a las tecnologías. Se demanda que los docentes no solo transmitan conocimientos, sino que formen técnicamente a sus estudiantes y desarrollen competencias digitales capaces de enfrentar las exigencias de una sociedad cada vez más orientada hacia la información y la tecnología (Ponce, 2022). En este contexto, las TIC constituyen sistemas digitales que gestionan tecnologías emergentes para almacenar, procesar y difundir información. El desafío consiste en integrarlas adecuadamente en los procesos educativos, asegurando un uso efectivo que mejore la formación académica y reduzca las brechas tecnológicas existentes (Ruiz, 2020).
En consecuencia, el presente estudio se plantea la pregunta: ¿Cuál es la influencia del módulo de NTICs -LaTeX, R y GitHub- en el aprendizaje de la edición de tesis en estudiantes de ingeniería? Así, el presente estudio busca determinar dicha influencia bajo la hipótesis de que la aplicación del módulo tiene un efecto significativo en esta competencia.
En antecedentes internacionales, Sarkar (2021) resalta la relevancia de talleres prácticos sobre LaTeX, herramienta esencial en matemáticas, física y ciencias computacionales. Estos talleres ayudan a superar la curva de aprendizaje al instruir sobre comandos, formatos, creación de bibliografías, tablas, ecuaciones e informes técnicos, facilitando la redacción colaborativa con Overleaf. Zheng (2023) confirma que, aunque LaTeX y Microsoft Word son los sistemas de maquetación académica más usados, muchos autores desconocen LaTeX, razón por la cual sus talleres se enfocan en ejercitar a los participantes para su eficiente uso académico. Li et al. (2024) presentan QuickQuill, un editor WYSIWYG web que combina simplicidad y potencia para escribir ecuaciones matemáticas en LaTeX, superando la complejidad de editores tradicionales y permitiendo una edición sincronizada y compatible entre navegadores.
Sotomayor-Beltran et al. (2021) demostraron los beneficios de usar LaTeX en cursos de ingeniería, destacando su facilidad para escribir ecuaciones y gestionar citaciones, además de la calidad profesional de los documentos generados. Estudiantes de ingeniería de sistemas y electrónica reconocen la superioridad de LaTeX comparado con otros procesadores textuales.
Por su parte, Lazo et al. (2024) estudian GitHub Copilot, una herramienta de inteligencia artificial que sugiere código en tiempo real, mejorando la productividad y el desempeño en programación, lo que representa un avance para la formación en gestión y producción eficiente de información.
La amplia adopción de las NTICs transforma la economía global, especialmente en países desarrollados, configurando la sociedad de la información. Este fenómeno trasciende lo comunicativo e impacta estructuras políticas, sociales, económicas, laborales y jurídicas, facilitando la gestión rápida de información (Grajales & Osorno, 2019).
LaTeX, creado por Leslie Lamport, es un sistema basado en macros de TeX que ofrece un control detallado de la composición tipográfica, generando documentos profesionales en diversas plataformas y sin ser un procesador de texto convencional (Mora-Flores & Borbón-Alpízar, 2012). R es un lenguaje de programación orientado a objetos, versátil y con un amplio repositorio de paquetes para análisis estadístico en múltiples campos (Jiménez, 2019). GitHub funciona como un repositorio remoto y colaborativo de código, facilitando la gestión y versiones de proyectos, tanto públicos como privados (López-Pellicer et al., 2015).
El aprendizaje de la edición de tesis se entiende como el desarrollo integral de competencias desde una perspectiva humana, que va más allá del conocimiento académico e incluye saber ser, saber hacer, saber conocer y saber convivir (Tobón, 2013). Este aprendizaje comprende tres dimensiones: conceptual, referido al procesamiento significativo de información; procedimental, relacionado con la aplicación práctica y solución de problemas con planificación; y actitudinal, que involucra la motivación, formación de identidad y control emocional (Tobón, 2013).
En síntesis, la hipótesis general sostiene que la aplicación del módulo de NTICs -LaTeX, R y GitHub- influye significativamente en el aprendizaje de la edición de tesis en estudiantes del noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería.
Metodología
En este estudio se utilizó un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con un diseño cuasi experimental. Se manipuló intencionalmente la variable independiente, realizando un pretest y un postest con un estímulo específico (programa), lo que permitió comparar los resultados obtenidos antes y después de la intervención (Hernández & Mendoza, 2018).
La población estuvo conformada por todos los estudiantes del noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería de la universidad nacional. La muestra estuvo compuesta por 41 estudiantes, distribuidos en 18 para el grupo control y 23 para el grupo experimental. El muestreo fue no probabilístico y se realizó por conveniencia de los investigadores.
La técnica empleada fue la encuesta, y el instrumento consistió en una prueba de conocimiento con 22 ítems, organizados en tres dimensiones: aprendizaje conceptual, aprendizaje procedimental y aprendizaje actitudinal (Tobón, 2013).
La validez del estudio se determinó mediante el juicio de expertos, quienes establecieron que el instrumento era válido. La confiabilidad se calculó con el coeficiente KR-20, adecuado para escalas dicotómicas; en una muestra piloto de 30 estudiantes, el resultado fue de 0.832, lo que se interpretó como una fiabilidad fuerte.
Resultados
Resultados descriptivos
Los resultados descriptivos se presentan en las tablas 1 a 4, comparando los niveles de aprendizaje de edición de tesis en los grupos control y experimental tanto en la preprueba como en la posprueba.
Tabla 1 Resultados del aprendizaje de edición de tesis en la pre y posprueba del grupo experimental y control
| Nivel | Grupo Control | Grupo experimental | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preprueba | posprueba | Preprueba | posprueba | |||||
| fi | f% | fi | f% | fi | f% | fi | f% | |
| Bajo | 8 | 44.4 | 11 | 61.1 | 12 | 52.5 | 0 | 0.0 |
| Medio | 10 | 55.6 | 7 | 38.9 | 11 | 26.8 | 2 | 8.7 |
| Alto | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 21 | 91.3 |
| Total | 18 | 100.0 | 18 | 100.0 | 23 | 100.0 | 23 | 100.0 |
En la (Tabla 1), ambos grupos muestran resultados similares en la preprueba. No obstante, en la posprueba, el grupo experimental evidencia un avance significativo: mientras en la preprueba este grupo se distribuye con un 52.5 % en nivel bajo y un 26.8 % en nivel medio, en la posprueba alcanza un 8.7 % con nivel medio y un notable 91.3 % en nivel alto. En contraste, el grupo control mantiene mayores frecuencias en niveles bajos y medios.
Tabla 2 Resultados del aprendizaje conceptual de edición de tesis en la pre y posprueba del grupo experimental y control
| Nivel | Grupo Control | Grupo experimental | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preprueba | posprueba | Preprueba | posprueba | |||||
| fi | f% | fi | f% | fi | f% | fi | f% | |
| Bajo | 1 | 5.6 | 1 | 5.6 | 3 | 13.0 | 0 | 0.0 |
| Medio | 17 | 94.4 | 17 | 94.4 | 19 | 82.6 | 1 | 4.3 |
| Alto | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 1 | 4.3 | 22 | 95.7 |
| Total | 18 | 100.0 | 18 | 100.0 | 23 | 100.0 | 23 | 100.0 |
La (Tabla 2) muestra el aprendizaje conceptual. Al inicio, ambos grupos registran niveles semejantes, con predominancia de niveles medio y bajo en el grupo experimental (82.6 % y 13.0 %, respectivamente). Posteriormente, la posprueba revela una mejora sustancial en el grupo experimental, alcanzando un 95.7 % en nivel alto y solo un 4.3 % en medio, mientras que el grupo control continúa con niveles mayoritariamente medios.
Tabla 3. Resultados del aprendizaje procedimental de edición de tesis en la pre y posprueba del grupo experimental y control
| Nivel | Grupo Control | Grupo experimental | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preprueba | posprueba | Preprueba | posprueba | |||||
| fi | f% | fi | f% | fi | f% | fi | f% | |
| Bajo | 10 | 55.6 | 9 | 50.0 | 10 | 43.5 | 0 | 0.0 |
| Medio | 7 | 38.9 | 8 | 44.4 | 13 | 56.8 | 2 | 8.7 |
| Alto | 1 | 5.6 | 1 | 5.6 | 0 | 0.0 | 21 | 91.3 |
| Total | 18 | 100.0 | 18 | 100.0 | 23 | 100.0 | 23 | 100.0 |
Respecto al aprendizaje procedimental (Tabla 3), la preprueba indica distribuciones comparables entre los grupos, con el grupo experimental mostrando 43.5 % en nivel bajo y 56.8 % en medio. En la posprueba, ese grupo mejora considerablemente, presentando un 91.3 % en nivel alto y un 8.7 % en medio, mientras el grupo control refleja pocos cambios.
Tabla 4 Resultados del aprendizaje actitudinal de edición de tesis en la pre y posprueba del grupo experimental y control
| Nivel | Grupo Control | Grupo experimental | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preprueba | posprueba | Preprueba | posprueba | |||||
| fi | f% | fi | f% | fi | f% | fi | f% | |
| Bajo | 2 | 11.1 | 2 | 11.1 | 7 | 30.4 | 0 | 0.0 |
| Medio | 7 | 38.9 | 11 | 61.1 | 6 | 26.1 | 0 | 0.0 |
| Alto | 9 | 50.0 | 5 | 27.8 | 10 | 43.5 | 23 | 100.0 |
| Total | 18 | 100.0 | 18 | 100.0 | 23 | 100.0 | 23 | 100.0 |
Finalmente, en la (Tabla 4), referente al aprendizaje actitudinal, la preprueba muestra que el grupo experimental tiene un 30.4 % en nivel bajo, 26.1 % en medio y 43.5 % en alto. En la posprueba, este grupo alcanza un nivel alto del 100 %, evidenciando un progreso claro. El grupo control, en cambio, presenta cambios menos significativos.
Análisis inferencial
Pruebas de normalidad
Tabla 5 Resultados de la prueba
| Kolmogorov-Smirnova | |||
|---|---|---|---|
| Estadístico | gl | Sig. | |
| Aprendizaje de edición de tesis Pre test | ,138 | 41 | ,047 |
| Aprendizaje de edición de tesis Pos test | ,249 | 41 | ,000 |
| Aprendizaje conceptual Pre test | ,205 | 41 | ,000 |
| Aprendizaje conceptual Pos test | ,247 | 41 | ,000 |
| Aprendizaje procedimental Pre test | ,220 | 41 | ,000 |
| Aprendizaje procedimental Pos test | ,285 | 41 | ,000 |
| Aprendizaje actitudinal Pre test | ,247 | 41 | ,000 |
| Aprendizaje actitudinal Pos test | ,418 | 41 | ,000 |
La (Tabla 5) presenta los resultados de la prueba de normalidad Kolmogorov-Smirnov para la variable principal y sus dimensiones. En todos los casos, los valores de significancia son menores a 0.05, lo que indica que la distribución de los datos no sigue una curva normal. Por lo tanto, resulta adecuado emplear un modelo estadístico no paramétrico, específicamente la prueba U de Mann-Whitney, para contrastar las hipótesis planteadas.
Prueba de hipótesis
Se establece la hipótesis nula (H0: µ1=µ2): La aplicación del módulo de NTICs -LaTeX, R y GitHub- no influye significativamente en el aprendizaje de edición de tesis en estudiantes del noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería.
En contraste, la hipótesis alterna (Ha: µ1≠µ2) sostiene que dicho módulo influye significativamente en ese aprendizaje.
Tabla 6 Resultado del contraste del aprendizaje de edición de tesis de acuerdo al pretest y pos test
| Rangos | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | N | Rango promedio | Suma de rangos | |
| Aprendizaje de edición de tesis Pre test | Control | 18 | 20,75 | 373,50 |
| Experimental | 23 | 21,20 | 487,50 | |
| Total | 41 | |||
| Aprendizaje de edición de tesis Pos test | Control | 18 | 9,56 | 172,00 |
| Experimental | 23 | 29,96 | 689,00 | |
| Total | 41 | |||
| Estadísticos de pruebaa | ||||
| Aprendizaje de edición de tesis Pre test | Aprendizaje de edición de tesis Pos test | |||
| U de Mann-Whitney | 202,500 | 1,000 | ||
| W de Wilcoxon | 373,500 | 172,000 | ||
| Z | -,120 | -5,622 | ||
| Sig. asintótica(bilateral) | ,904 | ,000 | ||
| a. Variable de agrupación: Grupo | ||||
Según la Tabla 6, en el pretest, los rangos promedio son similares entre el grupo control (20.75) y el grupo experimental (21.20), reflejando ausencia de diferencias significativas. Sin embargo, en el postest, el grupo experimental presenta un rango promedio mucho mayor (29.96) frente al grupo control (9.56).
La prueba U de Mann-Whitney arroja un valor de 1,000 en el postest, con un estadístico Z = -5.622, que supera el valor crítico 1.96 en valor absoluto, ubicándose en la zona de rechazo de la hipótesis nula. Además, el valor p es 0.000, inferior al nivel de significancia α = 0.05.
Por lo tanto, se acepta la hipótesis alterna y se rechaza la nula, concluyendo que la aplicación del módulo de NTICs -LaTeX, R y GitHub- influye de manera significativa en el aprendizaje de edición de tesis en los estudiantes del noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería.
Discusión
Después de analizar los resultados del estudio, se confirma que la aplicación del módulo de NTICs -LaTeX, R y GitHub- influye de manera significativa en el aprendizaje de la edición de tesis en estudiantes del noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería. Esto se sustenta en los valores obtenidos con la prueba U de Mann-Whitney (U = 1,000), un estadístico Z de -5.622, que supera el valor crítico de 1.96, y un valor p = 0.000, inferior al nivel de significancia establecido (α = 0.05).
Estos hallazgos guardan estrecha relación con el estudio de Sarkar (2021), quien destaca la importancia de desarrollar talleres prácticos que introduzcan el sistema LaTeX como una herramienta esencial para preparar documentos de alta calidad. Según este autor, LaTeX facilita la composición tipográfica profesional, ofrece ventajas claras sobre editores tradicionales como MS Word y permite crear bibliografías, tablas, ecuaciones e informes técnicos, además de favorecer la colaboración mediante plataformas como Overleaf. Los participantes, tras estos talleres, superan la curva de aprendizaje y mejoran su capacidad para redactar documentos técnicos y guiar a otros en su uso, lo cual está respaldado por la experiencia docente de Sarkar con estudiantes de ingeniería.
De manera complementaria, Zheng (2023) identifica que LaTeX y Microsoft Word son los sistemas de maquetación académica más utilizados, aunque muchos autores desconocen las complejidades de LaTeX, lo que hace indispensable un taller interactivo que familiarice a los usuarios con esta herramienta para optimizar la escritura académica.
Asimismo, Li et al. (2024 señalan la necesidad de editores de documentos rápidos y sencillos que combinen funcionalidad y facilidad de uso, como el editor QuickQuill, que integra la escritura de ecuaciones matemáticas en LaTeX con una interfaz WYSIWYG, superando la difícil curva de aprendizaje típica de LaTeX puro o editores simples como Markdown.
En el ámbito nacional, Sotomayor-Beltran et al. (2021) coinciden al resaltar los beneficios de LaTeX en cursos de investigación de ingeniería, destacando su facilidad para redactar ecuaciones matemáticas y gestionar diferentes estilos de citación (APA, IEEE, Vancouver), además de generar documentos profesionales.
Finalmente, sustentándose en la perspectiva teórica de Tobón (2013), el aprendizaje de edición de tesis se concibe como el proceso mediante el cual se desarrollan competencias desde una formación humana integral que trasciende los contenidos académicos tradicionales, abarcando saber ser, saber hacer, saber conocer y saber convivir, elementos esenciales para la educación.
Conclusiones
El estudio concluye que la aplicación del módulo de NTICs -LaTeX, R y GitHub- influye de manera significativa en el aprendizaje de la edición de tesis en estudiantes del noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería, como lo evidencian el valor U de Mann-Whitney de 1,000 y un estadístico Z de -5.622. En este sentido, el taller propuesto contribuye eficazmente a que los participantes superen la curva de aprendizaje de LaTeX, facilitando su utilización tanto en la redacción de documentos técnicos como en la orientación de otros usuarios en el manejo de esta herramienta.
Además, se confirma que el empleo de estas nuevas tecnologías optimiza la calidad de la redacción y los formatos académicos, fortalece el análisis y la representación de datos mediante R, y fomenta el desarrollo de habilidades para la gestión colaborativa y el control de versiones a través de GitHub.
